通过排除列优化性能
分析中包含未使用的列十分常见。不需要但仍选择的列会显著影响性能。本主题介绍如何通过删除不需要的任何列来提高性能。
识别未使用的列
在分析中包含已从视图中排除的列（例如
年）时，会通过以下方式影响性能：
- 增加需要从数据库检索的数据量
- 增加要检索和处理的列数
- 迫使分析在多个聚合级别计算结果
下图显示了包含按区域和年列出的客户数的简单报表。
显示的报表是一个显示按区域列出的客户数的图形。您可以看到已排除了年列。
包含未使用的“年”列的逻辑查询
虽然年列未显示在视图中，但它仍被选择作为逻辑查询的一部分。
在分析中包含
年列会产生以下影响：
- 检索和处理额外的列。
- 检索和处理额外的行，因为不仅按区域而且还按年选择客户数。
- 需要进一步聚合。
包含未使用的“年”列的物理查询
如果查看物理查询，可以发现性能受影响的区域。
此示例显示基于客户数量聚合规则执行 SELECT count distinct 的情况。在某些情况下，还会影响应用总和聚合规则的报表。在这种情况下，生成的查询还使用分组集。在数据库级别，可能会选择许多行（百万行），然后必须按年和区域分组以及按区域分组。这可能会占用大量不必要的数据库资源。
删除未使用的列
删除年列，并分析对生成的逻辑查询和物理查询的影响。
通过查看非高效报表的分析，以及在第一个实例中直接删除多余的未使用列，可以发现性能显著提高。生成的物理查询复杂性降低了，并且返回的记录减少，因此需要处理的量随之减少。